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基于深度神经网络的中文命名实体识别
张海楠1; 伍大勇1; 刘悦1; 程学旗2
2017
发表期刊中文信息学报
ISSN1003-0077
卷号31.0期号:004页码:28
摘要由于中文词语缺乏明确的边界和大小写特征,单字在不同词语下的意思也不尽相同,较于英文,中文命名实体识别显得更加困难。该文利用词向量的特点,提出了一种用于深度学习框架的字词联合方法,将字特征和词特征统一地结合起来,它弥补了词特征分词错误蔓延和字典稀疏的不足,也改善了字特征因固定窗口大小导致的上下文缺失。在词特征中加入词性信息后,进一步提高了系统的性能。在1998年《人民日报》语料上的实验结果表明,该方法达到了良好的效果,在地名、人名、机构名识别任务上分别提高1.6%、8%、3%,加入词性特征的字词联合方法的F1值可以达到96.8%、94.6%、88.6%。
关键词命名实体识别 深度学习 神经网络 机器学习 词性
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37372
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.烟台中科网络技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
张海楠,伍大勇,刘悦,等. 基于深度神经网络的中文命名实体识别[J]. 中文信息学报,2017,31.0(004):28.
APA 张海楠,伍大勇,刘悦,&程学旗.(2017).基于深度神经网络的中文命名实体识别.中文信息学报,31.0(004),28.
MLA 张海楠,et al."基于深度神经网络的中文命名实体识别".中文信息学报 31.0.004(2017):28.
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